CN104239065A - 一种随机选择的目标对象的命中概率的生成方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种随机选择的目标对象的命中概率的生成方法及装置，一种随机选择的目标对象的命中概率的生成方法包括以下步骤：在随机选择目标对象行为进行过程中，响应触发执行指令，获得所述随机选择目标对象行为在当前时刻的相关数据信息；针对每一类剩余数量不为零的目标对象，确定截止至当前时刻该类目标对象的实际命中概率；根据该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率与所确定的截止至当前时刻该类目标对象的实际命中概率的比值，生成该类目标对象的新的命中概率。应用本发明实施例所提供的技术方案，综合考虑多方面因素，生成较为准确的各类数据对象的新的命中概率，使得随机选择目标对象行为达到较佳效果。

Description

一种随机选择的目标对象的命中概率的生成方法及装置

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种随机选择的目标对象的命中概率的生成方法及装置。

背景技术

在随机选择目标对象行为中，所设置的标对象的命中概率对该行为的实施效果起着较为重要的作用。常见的随机选择目标对象行为如商家为吸引客户群或提高知名度而举行的抽奖活动。在随机选择目标对象行为的系统中，会预先设置各类目标对象的种类、数量和初始命中概率。如果初始命中概率设置的不合理，可能会产生这样的现象：随机选择目标对象行为已经结束，参与人数不少，但实际获得的目标对象的人数较少，还剩余大量的目标对象没有被选择。尤其是在商家所举行的抽奖活动中，这种现象容易给客户造成是虚假活动的误解，反而违背了商家吸引客户群或提高知名度的初衷，影响抽奖活动开展的效果。

针对这种现象，现有的一种做法是，在随机选择目标对象行为进行过程中，通过查询各类目标对象的剩余数量，根据经验进行各类目标对象命中概率的调整，比如，某类目标对象的剩余数量较多，将该类目标对象的命中概率增大，具体增大多少通常是根据经验值进行确定。

这种方法单纯依靠各类目标对象的剩余数量进行命中概率的调整，参考因素较少，准确率不高。

发明内容

为解决上述问题，本发明实施例公开了一种随机选择的目标对象的命中概率的生成方法及装置。技术方案如下：

一种随机选择的目标对象的命中概率的生成方法，包括：

在随机选择目标对象行为进行过程中，获得触发执行指令；

响应所述触发执行指令，获得所述随机选择目标对象行为在当前时刻的相关数据信息，所述数据信息至少包含：已参与所述随机选择目标对象行为的总用户数、各类目标对象的已命中数量、各类目标对象的剩余数量和各类目标对象在当前时刻所基于的命中概率；

针对每一类剩余数量不为零的目标对象，执行以下操作：

将该类目标对象的已命中数量和已参与所述随机选择目标对象行为的总用户数的比值确定为截止至当前时刻该类目标对象的实际命中概率；

根据该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率与所确定的截止至当前时刻该类目标对象的实际命中概率的比值，生成该类目标对象的新的命中概率。

在本发明的一种具体实施方式中，所述根据该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率与所确定的截止至当前时刻该类目标对象的实际命中概率的比值，生成该类目标对象的新的命中概率，包括：

当判断出该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率与所确定的截止至当前时刻该类目标对象的实际命中概率的比值大于预设第一阈值，将该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率按照预设的第一调整值减小，以生成该类目标对象的新的命中概率；

当判断出该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率与所确定的截止至当前时刻该类目标对象的实际命中概率的比值小于预设第二阈值，将该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率按照预设的第二调整值增大，以生成该类目标对象的新的命中概率。

在本发明的一种具体实施方式中，所述根据该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率与所确定的截止至当前时刻该类目标对象的实际命中概率的比值，生成该类目标对象的新的命中概率，包括：

将该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率与所确定的截止至当前时刻该类目标对象的实际命中概率的比值减去预设第三阈值，获得与该比值对应的差值；

根据预设的差值和调整变量值之间的对应关系，将该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率按照与该差值对应的调整变量值进行调整，生成该类目标对象的新的命中概率。

在本发明的一种具体实施方式中，在所述根据该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率与所确定的截止至当前时刻该类目标对象的实际命中概率的比值，生成该类目标对象的新的命中概率之后，还包括：

利用所生成的该类目标对象的新的命中概率替换该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率，使之在随机选择目标对象行为中生效。

在本发明的一种具体实施方式中，在所述根据该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率与所确定的截止至当前时刻该类目标对象的实际命中概率的比值，生成该类目标对象的新的命中概率之后，还包括：

输出询问信息，以询问运营人员是否确定所生成的该类目标对象的新的命中概率生效；

当接收到所述运营人员基于所述询问信息发出的确定生效指令时，利用所生成的该类目标对象的新的命中概率替换该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率，使之在随机选择目标对象行为中生效。

一种随机选择的目标对象的命中概率的生成装置，包括：

执行指令获得模块，用于在随机选择目标对象行为进行过程中，获得触发执行指令；

数据信息获得模块，用于响应所述执行指令获得模块获得的触发执行指令，获得所述随机选择目标对象行为在当前时刻的相关数据信息，所述数据信息至少包含：已参与所述随机选择目标对象行为的总用户数、各类目标对象的已命中数量、各类目标对象的剩余数量和各类目标对象在当前时刻所基于的命中概率；

实际命中概率确定模块，用于针对每一类剩余数量不为零的目标对象，将该类目标对象的已命中数量和已参与所述随机选择目标对象行为的总用户数的比值确定为截止至当前时刻该类目标对象的实际命中概率；

新的命中概率生成模块，用于针对每一类剩余数量不为零的目标对象，根据该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率与所述实际命中概率确定模块所确定的截止至当前时刻该类目标对象的实际命中概率的比值，生成该类目标对象的新的命中概率。

在本发明的一种具体实施方式中，所述新的命中概率生成模块，具体用于：

当判断出该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率与所确定的截止至当前时刻该类目标对象的实际命中概率的比值大于预设第一阈值，将该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率按照预设的第一调整值减小，以生成该类目标对象的新的命中概率；

当判断出该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率与所确定的截止至当前时刻该类目标对象的实际命中概率的比值小于预设第二阈值，将该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率按照预设的第二调整值增大，以生成该类目标对象的新的命中概率。

在本发明的一种具体实施方式中，所述新的命中概率生成模块，具体用于：

将该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率与所确定的截止至当前时刻该类目标对象的实际命中概率的比值减去预设第三阈值，获得与该比值对应的差值；

根据预设的差值和调整变量值之间的对应关系，将该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率按照与该差值对应的调整变量值进行调整，生成该类目标对象的新的命中概率。

在本发明的一种具体实施方式中，所述装置还包括：

第一命中概率替换模块，用于利用所述新的命中概率生成模块所生成的该类目标对象的新的命中概率替换该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率，使之在随机选择目标对象行为中生效。

在本发明的一种具体实施方式中，所述装置还包括：

询问信息输出模块，用于输出询问信息，以询问运营人员是否确定所生成的该类目标对象的新的命中概率生效；

第二命中概率替换模块，用于当接收到所述运营人员基于所述询问信息输出模块输出的询问信息发出的确定生效指令时，利用所述新的命中概率生成模块所生成的该类目标对象的新的命中概率替换该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率，使之在随机选择目标对象行为中生效。

本发明实施例所提供的技术方案，针对每一类剩余数量不为零的目标对象，根据获得的该类目标对象在当前时刻的相关数据信息，将该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率与所确定的截止至当前时刻该类目标对象的实际命中概率进行比较，根据其比值，生成该类目标对象的新的命中概率。应用本发明实施例所提供的技术方案，综合考虑多方面因素，在随机选择目标对象行为进行过程中，生成较为准确的各类数据对象的新的命中概率，使得随机选择目标对象行为达到较佳效果。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1所示为本发明实施例随机选择的目标对象的命中概率的生成方法的实施流程图；

图2所示为本发明实施例随机选择的目标对象的命中概率的生成装置的结构示意图。

具体实施方式

首先对本发明实施例所提供的一种随机选择的目标对象的命中概率的生成方法进行说明，所述方法可以包括以下步骤：

在随机选择目标对象行为进行过程中，获得触发执行指令；

响应所述触发执行指令，获得所述随机选择目标对象行为在当前时刻的相关数据信息，所述数据信息至少包含：已参与所述随机选择目标对象行为的总用户数、各类目标对象的已命中数量、各类目标对象的剩余数量和各类目标对象在当前时刻所基于的命中概率；

针对每一类剩余数量不为零的目标对象，执行以下操作：

将该类目标对象的已命中数量和已参与所述随机选择目标对象行为的总用户数的比值确定为截止至当前时刻该类目标对象的实际命中概率；

根据该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率与所确定的截止至当前时刻该类目标对象的实际命中概率的比值，生成该类目标对象的新的命中概率。

随机选择目标对象行为提供一类或多类目标对象供用户随机选择。在随机选择目标对象行为进行过程中，针对每一类剩余数量不为零的目标对象，根据获得的该类目标对象在当前时刻的相关数据信息，将该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率与所确定的截止至当前时刻该类目标对象的实际命中概率进行比较，根据其比值，生成该类目标对象的新的命中概率。

应用本发明实施例所提供的技术方案，综合考虑多方面因素，在随机选择目标对象行为进行过程中，生成较为准确的各类数据对象的新的命中概率，使得随机选择目标对象行为达到较佳效果。

为了使本领域技术人员更好地理解本发明实施例中的技术方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1所示，为本发明实施例提供的一种随机选择的目标对象的命中概率的生成方法的实施流程图，该方法可以包括以下步骤：

S110，在随机选择目标对象行为进行过程中，获得触发执行指令；

在随机选择目标对象行为进行过程中，可以设置一定的周期，周期性自动触发执行，或者，可以由该行为运营人员确定何时触发执行指令，当接收到运营人员的执行指令后，触发以下步骤的执行操作。

在实际应用中，可以依据历史行为数据进行统计分析，或者通过实时监测的方式，确定该随机选择目标对象行为的高峰期所处时间段，在该时间段内，单位时间内参与人数多于预设阈值。在随机选择目标对象行为的高峰期，随着参与人数的增多，目标对象的命中数量也会增加。每一个高峰期可以作为该随机选择目标对象行为的一个阶段，在高峰期之后进行以下步骤的操作，能够使得目标对象的实际命中概率和最终真实的命中概率比较接近。所以，一种较佳的实施方式是，选择在随机选择目标对象行为的高峰期之后获得触发执行指令。

S120，响应所述触发执行指令，获得所述随机选择目标对象行为在当前时刻的相关数据信息；

所述数据信息至少包含：已参与所述随机选择目标对象行为的总用户数、各类目标对象的已命中数量、各类目标对象的剩余数量和各类目标对象在当前时刻所基于的命中概率。

在步骤S110获得触发执行指令后，响应该触发执行指令，获得随机选择目标对象行为在当前时刻的相关数据信息。这些数据信息可以通过随机选择目标对象行为的行为日志获得。在随机选择目标对象行为进行过程中，行为日志实时记录以上相关数据信息。

为便于理解，将数据信息中至少包含的内容做进一步说明。

已参与该随机选择目标对象行为的总用户数：是指在随机选择目标对象行为开始至当前时刻，已经参与过或正在参与该随机选择目标对象行为的总的用户的数量。在随机选择目标对象行为进行过程中，会不断有用户参与该行为。

各类目标对象的已命中数量：是指截止至当前时刻，已经被用户所选择的各类目标对象的数量。

各类目标对象的剩余数量：是指截止至当前时刻，还未被用户所选择的各类目标对象的数量。在随机选择目标对象行为初始，各类目标对象的总数量为预设已知数量。对于每一类目标对象而言，该类目标对象的已命中数量与该类目标对象的剩余数量之和为该类目标对象的总数量。

各类目标对象在当前时刻所基于的命中概率：是指当前时刻随机选择目标对象行为中所设置的各类目标对象的命中概率。在随机选择目标对象行为初始，对各类目标对象的命中概率进行初始设置，在随机选择目标对象行为进行过程中，根据本发明实施例所提供的技术方案，对各类目标对象的命中概率进行更新调整，也就是当前时刻所基于的命中概率。需要强调的是，在实际应用中，各类目标对象在当前时刻所基于的命中概率可以相同或不同。

下面用具体例子对以上内容进行说明。

例1，随机选择目标对象行为中包含的目标对象分别为目标对象A、目标对象B、目标对象C，各类目标对象总数量均为10个。

在随机选择目标对象行为进行过程中，获得的随机选择目标对象行为在当前时刻的相关数据信息分别为：

已参与该随机选择目标对象行为的总用户数为1000人；

截止至当前时刻目标对象A的已命中数量为5个、目标对象B的已命中数量为8个、目标对象C的已命中数量为10个；

截止至当前时刻目标对象A的剩余数量为5个、目标对象B的剩余数量为2个、目标对象C的剩余数量为0个；

目标对象A在当前时刻所基于的命中概率为0.1％、目标对象B在当前时刻所基于的命中概率为0.5％、目标对象C在当前时刻所基于的命中概率为1％。

根据执行该步骤获得的数据信息，可以确定出剩余数量不为零的目标对象。针对每一类剩余数量不为零的目标对象，进一步执行步骤S130和步骤S140的操作。

S130，将该类目标对象的已命中数量和已参与所述随机选择目标对象行为的总用户数的比值确定为截止至当前时刻该类目标对象的实际命中概率；

可以理解的是，针对每类目标对象，在当前时刻，该类目标对象的实际命中概率＝该类目标对象的已命中数量/已参与该随机选择目标对象行为的总用户数。

如前所例举的例1中，在当前时刻，目标对象A和目标对象B的剩余数量不为零。

针对目标对象A，截止至当前时刻其实际命中概率为：目标对象A的已命中数量/已参与该随机选择目标对象行为的总用户数＝5/1000，用百分比形式表示即为0.5％；

针对目标对象B，截止至当前时刻其实际命中概率为：目标对象B的已命中数量/已参与该随机选择目标对象行为的总用户数＝2/1000，用百分比形式表示即为0.2％。

S140，根据该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率与所确定的截止至当前时刻该类目标对象的实际命中概率的比值，生成该类目标对象的新的命中概率。

在本发明的一种具体实施方式中，步骤S140的生成该类目标对象的新的命中概率的方法可以包括以下步骤：

当判断出该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率与所确定的截止至当前时刻该类目标对象的实际命中概率的比值大于预设第一阈值，将该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率按照预设的第一调整值减小，以生成该类目标对象的新的命中概率；

当判断出该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率与所确定的截止至当前时刻该类目标对象的实际命中概率的比值小于预设第二阈值，将该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率按照预设的第二调整值增大，以生成该类目标对象的新的命中概率。

如例1中，预设第一阈值为2，预设第二阈值为0.25。

针对目标对象A，其当前时刻所基于的命中概率与所确定的截止至当前时刻的实际命中概率的比值为：0.1/0.5＝0.2，其小于预设第二阈值，表明目标对象A当前时刻所基于的命中概率偏低，需要将目标对象A在当前时刻所基于的命中概率按照预设的第二调整值增大，以生成目标对象A的新的命中概率，如增大为0.25％；

针对目标对象B，其当前时刻所基于的命中概率与所确定的截止至当前时刻的实际命中概率的比值为：0.5/0.2＝2.5，其大于预设第一阈值，表明目标对象B当前时刻所基于的命中概率偏高，需要将目标对象B在当前时刻所基于的命中概率按照预设第一调整值减小，以生成目标对象B的新的命中概率，如减小为0.45％。

需要说明的是，预设第一阈值、预设第二阈值、预设的第一调整值、预设的第二调整值可以根据实际情况或历史数据进行调整。

在本发明的一种具体实施方式中，步骤S140的生成该类目标对象的新的命中概率的方法可以包括以下步骤：

将该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率与所确定的截止至当前时刻该类目标对象的实际命中概率的比值减去预设第三阈值，获得与该比值对应的差值；

根据预设的差值和调整变量值之间的对应关系，将该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率按照与该差值对应的调整变量值进行调整，生成该类目标对象的新的命中概率。

其中，预设的差值和调整变量值之间的对应关系可以参考以下示例：

差值<＝-10，调整变量值为0.2；

-10<差值<＝0，调整变量值为0.1；

0<差值<＝10，调整变量值为2；

差值>10，调整变量值为10。

该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率按照与差值对应的调整变量值进行调整，即将该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率乘以调整变量值，生成该类目标对象的新的命中概率。

为方便理解，仍然以例1为例，对该实施方式进行详细说明。

针对目标对象A，将目标对象A在当前时刻所基于的命中概率0.1％与所确定的截止至当前时刻目标对象A的实际命中概率0.5％的比值0.2减去预设第三阈值2，获得与该比值对应的差值-1.8，与该差值对应的调整变量值为0.2，将目标对象A在当前时刻所基于的命中概率0.1％除以0.2，生成该类目标对象的新的命中概率0.5％；

针对目标对象B，将目标对象B在当前时刻所基于的命中概率0.5％与所确定的截止至当前时刻目标对象B的实际命中概率0.2％的比值2.5减去预设第三阈值2，获得与该比值对应的差值0.5，与该差值对应的调整变量值为2，将目标对象B在当前时刻所基于的命中概率0.5除以2，生成该类目标对象的新的命中概率0.25％。

本发明实施例所提供的技术方案，针对每一类剩余数量不为零的目标对象，根据获得的该类目标对象在当前时刻的相关数据信息，将该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率与所确定的截止至当前时刻该类目标对象的实际命中概率进行比较，根据其比值，生成该类目标对象的新的命中概率。应用本发明实施例所提供的技术方案，综合考虑多方面因素，在随机选择目标对象行为进行过程中，生成较为准确的各类数据对象的新的命中概率，使得随机选择目标对象行为达到较佳效果。

在本发明的一个实施例中，在所述根据该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率与所确定的截止至当前时刻该类目标对象的实际命中概率的比值，生成该类目标对象的新的命中概率之后，还可以包括：

利用所生成的该类目标对象的新的命中概率替换该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率，使之在随机选择目标对象行为中生效，达到所生成的该类目标对象的新的命中概率实时生效的效果。

在本发明的另一个实施例中，在所述根据该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率与所确定的截止至当前时刻该类目标对象的实际命中概率的比值，生成该类目标对象的新的命中概率之后，还可以包括：

输出询问信息，以询问运营人员是否确定所生成的该类目标对象的新的命中概率生效；

当接收到所述运营人员基于所述询问信息发出的确定生效指令时，利用所生成的该类目标对象的新的命中概率替换该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率，使之在所述随机选择目标对象行为中生效。

相应于上面的方法实施例，本发明实施例还提供了一种随机选择的目标对象的命中概率的生成装置，如图2所示，该装置可以包括：

执行指令获得模块210，用于在随机选择目标对象行为进行过程中，获得触发执行指令；

数据信息获得模块220，用于响应所述执行指令获得模块210获得的触发执行指令，获得所述随机选择目标对象行为在当前时刻的相关数据信息，所述数据信息至少包含：已参与所述随机选择目标对象行为的总用户数、各类目标对象的已命中数量、各类目标对象的剩余数量和各类目标对象在当前时刻所基于的命中概率；

实际命中概率确定模块230，用于针对每一类剩余数量不为零的目标对象，将该类目标对象的已命中数量和已参与所述随机选择目标对象行为的总用户数的比值确定为截止至当前时刻该类目标对象的实际命中概率；

新的命中概率生成模块240，用于针对每一类剩余数量不为零的目标对象，根据该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率与所述实际命中概率确定模块230所确定的截止至当前时刻该类目标对象的实际命中概率的比值，生成该类目标对象的新的命中概率。

在本发明的一种具体实施方式中，所述新的命中概率生成模块240，具体用于：

当判断出该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率与所确定的截止至当前时刻该类目标对象的实际命中概率的比值大于预设第一阈值，将该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率按照预设的第一调整值减小，以生成该类目标对象的新的命中概率；

当判断出该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率与所确定的截止至当前时刻该类目标对象的实际命中概率的比值小于预设第二阈值，将该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率按照预设的第二调整值增大，以生成该类目标对象的新的命中概率。

在本发明的一种具体实施方式中，所述新的命中概率生成模块240，具体用于：

将该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率与所确定的截止至当前时刻该类目标对象的实际命中概率的比值减去预设第三阈值，获得与该比值对应的差值；

根据预设的差值和调整变量值之间的对应关系，将该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率按照与该差值对应的调整变量值进行调整，生成该类目标对象的新的命中概率。

在本发明的一个实施例中，所述装置还可以包括：

第一命中概率替换模块，用于利用所述新的命中概率生成模块240所生成的该类目标对象的新的命中概率替换该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率，使之在随机选择目标对象行为中生效。

在本发明的一个实施例中，所述装置还可以包括：

询问信息输出模块，用于输出询问信息，以询问运营人员是否确定所生成的该类目标对象的新的命中概率生效；

第二命中概率替换模块，用于当接收到所述运营人员基于所述询问信息输出模块输出的询问信息发出的确定生效指令时，利用所述新的命中概率生成模块240所生成的该类目标对象的新的命中概率替换该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率，使之在随机选择目标对象行为中生效。

本发明实施例所提供的装置，针对每一类剩余数量不为零的目标对象，根据获得的该类目标对象在当前时刻的相关数据信息，将该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率与所确定的截止至当前时刻该类目标对象的实际命中概率进行比较，根据其比值，生成该类目标对象的新的命中概率。应用本发明实施例所提供的装置，综合考虑多方面因素，在随机选择目标对象行为进行过程中，生成较为准确的各类数据对象的新的命中概率，使得随机选择目标对象行为达到较佳效果。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本领域普通技术人员可以理解实现上述方法实施方式中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，这里所称得的存储介质，如：ROM/RAM、磁碟、光盘等。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种随机选择的目标对象的命中概率的生成方法，其特征在于，包括：

在随机选择目标对象行为进行过程中，获得触发执行指令；

响应所述触发执行指令，获得所述随机选择目标对象行为在当前时刻的相关数据信息，所述数据信息至少包含：已参与所述随机选择目标对象行为的总用户数、各类目标对象的已命中数量、各类目标对象的剩余数量和各类目标对象在当前时刻所基于的命中概率；

针对每一类剩余数量不为零的目标对象，执行以下操作：

将该类目标对象的已命中数量和已参与所述随机选择目标对象行为的总用户数的比值确定为截止至当前时刻该类目标对象的实际命中概率；

根据该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率与所确定的截止至当前时刻该类目标对象的实际命中概率的比值，生成该类目标对象的新的命中概率。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率与所确定的截止至当前时刻该类目标对象的实际命中概率的比值，生成该类目标对象的新的命中概率，包括：

当判断出该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率与所确定的截止至当前时刻该类目标对象的实际命中概率的比值大于预设第一阈值，将该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率按照预设的第一调整值减小，以生成该类目标对象的新的命中概率；

当判断出该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率与所确定的截止至当前时刻该类目标对象的实际命中概率的比值小于预设第二阈值，将该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率按照预设的第二调整值增大，以生成该类目标对象的新的命中概率。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率与所确定的截止至当前时刻该类目标对象的实际命中概率的比值，生成该类目标对象的新的命中概率，包括：

将该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率与所确定的截止至当前时刻该类目标对象的实际命中概率的比值减去预设第三阈值，获得与该比值对应的差值；

根据预设的差值和调整变量值之间的对应关系，将该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率按照与该差值对应的调整变量值进行调整，生成该类目标对象的新的命中概率。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率与所确定的截止至当前时刻该类目标对象的实际命中概率的比值，生成该类目标对象的新的命中概率之后，还包括：

利用所生成的该类目标对象的新的命中概率替换该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率，使之在随机选择目标对象行为中生效。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率与所确定的截止至当前时刻该类目标对象的实际命中概率的比值，生成该类目标对象的新的命中概率之后，还包括：

输出询问信息，以询问运营人员是否确定所生成的该类目标对象的新的命中概率生效；

当接收到所述运营人员基于所述询问信息发出的确定生效指令时，利用所生成的该类目标对象的新的命中概率替换该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率，使之在随机选择目标对象行为中生效。

6.一种随机选择的目标对象的命中概率的生成装置，其特征在于，包括：

执行指令获得模块，用于在随机选择目标对象行为进行过程中，获得触发执行指令；

数据信息获得模块，用于响应所述执行指令获得模块获得的触发执行指令，获得所述随机选择目标对象行为在当前时刻的相关数据信息，所述数据信息至少包含：已参与所述随机选择目标对象行为的总用户数、各类目标对象的已命中数量、各类目标对象的剩余数量和各类目标对象在当前时刻所基于的命中概率；

实际命中概率确定模块，用于针对每一类剩余数量不为零的目标对象，将该类目标对象的已命中数量和已参与所述随机选择目标对象行为的总用户数的比值确定为截止至当前时刻该类目标对象的实际命中概率；

新的命中概率生成模块，用于针对每一类剩余数量不为零的目标对象，根据该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率与所述实际命中概率确定模块所确定的截止至当前时刻该类目标对象的实际命中概率的比值，生成该类目标对象的新的命中概率。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述新的命中概率生成模块，具体用于：

当判断出该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率与所确定的截止至当前时刻该类目标对象的实际命中概率的比值大于预设第一阈值，将该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率按照预设的第一调整值减小，以生成该类目标对象的新的命中概率；

当判断出该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率与所确定的截止至当前时刻该类目标对象的实际命中概率的比值小于预设第二阈值，将该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率按照预设的第二调整值增大，以生成该类目标对象的新的命中概率。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述新的命中概率生成模块，具体用于：

将该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率与所确定的截止至当前时刻该类目标对象的实际命中概率的比值减去预设第三阈值，获得与该比值对应的差值；

根据预设的差值和调整变量值之间的对应关系，将该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率按照与该差值对应的调整变量值进行调整，生成该类目标对象的新的命中概率。

9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第一命中概率替换模块，用于利用所述新的命中概率生成模块所生成的该类目标对象的新的命中概率替换该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率，使之在随机选择目标对象行为中生效。

10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

询问信息输出模块，用于输出询问信息，以询问运营人员是否确定所生成的该类目标对象的新的命中概率生效；

第二命中概率替换模块，用于当接收到所述运营人员基于所述询问信息输出模块输出的询问信息发出的确定生效指令时，利用所述新的命中概率生成模块所生成的该类目标对象的新的命中概率替换该类目标对象在当前时刻所基于的命中概率，使之在随机选择目标对象行为中生效。